Hadoop权威指南第三版:大数据存储与分析
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更新于2024-07-27
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"Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition - hadoop权威指南第3版英文版,涵盖hadoop大数据技术"
在《Hadoop:权威指南》第三版中,作者Tom White深入探讨了Hadoop及其生态系统的核心概念和技术。这本书是针对那些想要理解和掌握Hadoop的大数据处理能力的专业人士的宝贵资源。
1. Hadoop介绍
Hadoop是一个开源框架,主要用于处理和存储大规模数据。书中提到,Hadoop起源于Google的GFS(Google文件系统)和MapReduce计算模型,其设计目标是处理PB级别的数据,提供高容错性和可扩展性。Hadoop与传统的关系数据库管理系统(RDBMS)相比,更适用于非结构化或半结构化的数据存储和分析。它还与网格计算和志愿者计算系统有显著区别,Hadoop更侧重于分布式数据处理。
2. MapReduce
MapReduce是Hadoop的核心组件之一,用于大规模数据集的并行处理。书中通过一个天气数据集的例子来展示MapReduce的工作原理。数据首先被格式化,然后通过Unix工具进行初步分析。接着,使用Hadoop的MapReduce功能进行更深入的分析。Map和Reduce是这个过程中的两个关键阶段:Map阶段将输入数据拆分成键值对,Reduce阶段则对这些键值对进行聚合和处理。此外,书中还介绍了如何扩展MapReduce以适应大规模集群,以及Combiner函数、Hadoop Streaming(支持使用其他语言如Ruby和Python编写Mapper和Reducer)和Hadoop Pipes(C++实现的MapReduce接口)等高级特性。
3. Hadoop分布式文件系统(HDFS)
HDFS是Hadoop的基础,设计上考虑了硬件故障的容忍度。书中详细解释了HDFS的设计原则和概念,包括数据块、NameNode和DataNode的角色,以及副本策略。HDFS使得数据能够分布在多个节点上,确保即使在部分节点故障的情况下,数据仍然可访问。此外,还讨论了HDFS的读写流程、容错机制和文件系统的操作命令。
4. 更广泛的Hadoop生态系统
除了MapReduce和HDFS,书中还涵盖了Hadoop生态系统的其他重要组件,如YARN(Yet Another Resource Negotiator)作为资源管理和调度器,HBase为Hadoop提供了NoSQL数据库服务,Hive提供了基于SQL的查询工具,Pig则提供了数据分析的高级语言,还有ZooKeeper用于分布式协调。此外,还讨论了Hadoop与其他大数据工具如Spark和Storm的集成。
这本书详细介绍了Hadoop从安装到使用的全过程,适合数据工程师、数据科学家、系统管理员以及对大数据处理感兴趣的读者。通过学习,读者不仅可以理解Hadoop的基本工作原理,还能掌握实际操作和优化Hadoop集群的技能。
2012-07-01 上传
2014-06-05 上传
2014-02-10 上传
2013-04-14 上传
2012-06-22 上传
2013-02-06 上传
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迷糊妖
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